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置顶花了300参加了一个跨境ai大会，总报名人数应该有500+，现场也基本做满了。
总体评价，体验很差。
1.签到流程拉垮，伴手礼拉垮，现场物料拉垮，讲稿也拉垮。
2.第一part说是讲GEO，结果通篇在讲reddit运营和传统seo的事情，跟AI和GEO几乎没任何关系.....
我理解GEO不成熟，没有通识标准，但至少可以提出你们的框架和理解吧？
2.第二个嘉宾讲亚马逊工作流落地，上来就说要先算账，我眼睛冒光，然后铺垫了十五分钟。
原来所谓的算账，就是列出来图片视频单条成本是多少....然后所谓的工作流就是套用飞书多维表格模板....
嗯，不过这个实操过程也算干货了，整体讲的比较实在。
3.第三个嘉宾是某公司1号位讲ai带货视频，哎，这个我都不想说了，感觉她对ai完全不熟悉，表达也很乱，含金量全场最低。
4.最后轮到一个知名博主上场了，讲n8n和openclaw，介绍了一些实际应用场景和sop，整体还不错。
整个大会给我的感觉是，主要在介绍ai的重要性，如何降成本，如何提效率，但基本不讲怎么做。
我不知道是不是主办方对这场大会的定位就是小白启蒙？
还是现在大部分跨境从业者还是停留在只会用豆包和元宝的阶段？
在2026年，这样规模的大会现场，为什么还需要不停地讲ai有多重要？
总体评价，体验很差。
1.签到流程拉垮，伴手礼拉垮，现场物料拉垮，讲稿也拉垮。
2.第一part说是讲GEO，结果通篇在讲reddit运营和传统seo的事情，跟AI和GEO几乎没任何关系.....
我理解GEO不成熟，没有通识标准，但至少可以提出你们的框架和理解吧？
2.第二个嘉宾讲亚马逊工作流落地，上来就说要先算账，我眼睛冒光，然后铺垫了十五分钟。
原来所谓的算账，就是列出来图片视频单条成本是多少....然后所谓的工作流就是套用飞书多维表格模板....
嗯，不过这个实操过程也算干货了，整体讲的比较实在。
3.第三个嘉宾是某公司1号位讲ai带货视频，哎，这个我都不想说了，感觉她对ai完全不熟悉，表达也很乱，含金量全场最低。
4.最后轮到一个知名博主上场了，讲n8n和openclaw，介绍了一些实际应用场景和sop，整体还不错。
整个大会给我的感觉是，主要在介绍ai的重要性，如何降成本，如何提效率，但基本不讲怎么做。
我不知道是不是主办方对这场大会的定位就是小白启蒙？
还是现在大部分跨境从业者还是停留在只会用豆包和元宝的阶段？
在2026年，这样规模的大会现场，为什么还需要不停地讲ai有多重要？
2 01
把前段时间做的评论分析工作流升级成了skill。
这个过程中我也在思考，龙虾爆火的背后，到底是什么需求被满足了？
我觉得，人们对AI的期待，从来不是工具，而是深度定制化服务。
这也是为什么，我看到95%的人部署完龙虾的第一件事，就是让他每天定时给自己发资讯日报。
是新闻联播不够官方吗？科技媒体不够硬核吗？
都不是。我们只是在享受能够主动被服务的乐趣。
回顾过去几年AI、Agent的发展，其实都在指向一件事：持续降低定制化服务的成本。
Skill 背后隐藏的不是代码，而是一套可以自我迭代的业务流程。
今天借助 AI Coding，我们只需要清晰地定义自己的业务逻辑，Agent就能快速把这种理解力转换成生产力。
这是让我感到兴奋的根源，我也正走在实践如何做出懂业务、会迭代、能真正落地的Skill的路上。
从现在开始，就像照顾家里的花花草草那样，细心打磨自己的Skill吧。
这个过程中我也在思考，龙虾爆火的背后，到底是什么需求被满足了？
我觉得，人们对AI的期待，从来不是工具，而是深度定制化服务。
这也是为什么，我看到95%的人部署完龙虾的第一件事，就是让他每天定时给自己发资讯日报。
是新闻联播不够官方吗？科技媒体不够硬核吗？
都不是。我们只是在享受能够主动被服务的乐趣。
回顾过去几年AI、Agent的发展，其实都在指向一件事：持续降低定制化服务的成本。
Skill 背后隐藏的不是代码，而是一套可以自我迭代的业务流程。
今天借助 AI Coding，我们只需要清晰地定义自己的业务逻辑，Agent就能快速把这种理解力转换成生产力。
这是让我感到兴奋的根源，我也正走在实践如何做出懂业务、会迭代、能真正落地的Skill的路上。
从现在开始，就像照顾家里的花花草草那样，细心打磨自己的Skill吧。
终于完成了！实测效率提升10倍，电商评论深度分析Skill已就位！
3 20
GPT-5.4正式发布！
这次OpenAI真的把效率革命做到了实处——100万上下文长度 + 更强推理+更准输出带来更少token消耗，让你花更少的钱、用更少的时间，产出更多成果。
价格也很惊喜，标准版输入$2.50/百万token，输出$15，超过272K上下文的部分才会进入双倍计费，而Claude则是200k。
来看核心亮点：
（1）1.05M token上下文，彻底解放生产力。
以前塞不下的整个项目代码、半年报告、多轮会议纪要，现在一次性喂给它，都不会出现上下文丢失的情况。
（2）专业工具原生集成。
具备原生computer-use、tool search、多轮agent能力，换句话说，现在模型可以更丝滑操作电脑和自动联网调用合适的工具来完成任务。
（3）编码与通用能力深度融合。
把5.3-Codex的编程能力集成在主模型中，在编程和通用任务场景下，都能获得优秀的效果。
我还没来得及深度玩，收集了一些网上的实测反馈，GPT-5.4还是存在缺陷的。
1. 在上下文长度超过272k后，推理能力会大幅下降。
2.如果丢一些简单任务，会出现过度推理情况，token爆表。
3.前端UI生成效果一般，DesignArena上目前排名第9。
4.任务执行效率不稳定，会间歇性出现循环卡死和幻觉情况。
目前看，GPT-5.4在复杂编码，多步专业工作流场景上有不错的表现，但在简单任务、前端构建上反而有点力不从心。
现在Plus用户即可体验，支持API调用和Codex上使用，大家快去试试吧。
这次OpenAI真的把效率革命做到了实处——100万上下文长度 + 更强推理+更准输出带来更少token消耗，让你花更少的钱、用更少的时间，产出更多成果。
价格也很惊喜，标准版输入$2.50/百万token，输出$15，超过272K上下文的部分才会进入双倍计费，而Claude则是200k。
来看核心亮点：
（1）1.05M token上下文，彻底解放生产力。
以前塞不下的整个项目代码、半年报告、多轮会议纪要，现在一次性喂给它，都不会出现上下文丢失的情况。
（2）专业工具原生集成。
具备原生computer-use、tool search、多轮agent能力，换句话说，现在模型可以更丝滑操作电脑和自动联网调用合适的工具来完成任务。
（3）编码与通用能力深度融合。
把5.3-Codex的编程能力集成在主模型中，在编程和通用任务场景下，都能获得优秀的效果。
我还没来得及深度玩，收集了一些网上的实测反馈，GPT-5.4还是存在缺陷的。
1. 在上下文长度超过272k后，推理能力会大幅下降。
2.如果丢一些简单任务，会出现过度推理情况，token爆表。
3.前端UI生成效果一般，DesignArena上目前排名第9。
4.任务执行效率不稳定，会间歇性出现循环卡死和幻觉情况。
目前看，GPT-5.4在复杂编码，多步专业工作流场景上有不错的表现，但在简单任务、前端构建上反而有点力不从心。
现在Plus用户即可体验，支持API调用和Codex上使用，大家快去试试吧。
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